Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses

Introduction

Anu Kubo introduces the course on prompt engineering, highlighting its significance and relevance in the realm of artificial intelligence.

Présentation du cours

• Prompt engineering est une profession émergente liée à l'intelligence artificielle, sans nécessiter de compétences en codage.

• Le cours abordera divers sujets tels que les modèles de langage importants comme Chat GPT et Mid Journey, ainsi que des pratiques clés en prompt engineering.

• Le rôle d'un ingénieur de prompts implique la rédaction, l'optimisation et la surveillance continue des prompts pour améliorer l'interaction entre humains et IA.

Compréhension de l'IA

Anu Kubo explains artificial intelligence (AI) and its relationship with machine learning in the context of prompt engineering.

Intelligence Artificielle

• L'IA simule les processus d'intelligence humaine par des machines, principalement basée sur le machine learning.

• Le machine learning utilise de grandes quantités de données d'entraînement pour prédire des résultats en fonction des schémas identifiés dans ces données.

Utilité du Prompt Engineering

The importance of prompt engineering is discussed in managing AI outputs effectively to enhance user experiences and learning processes.

Importance du Prompt Engineering

• Les techniques avancées d'IA peuvent générer diverses réponses textuelles réalistes grâce au prompt engineering.

• Les prompts bien conçus peuvent améliorer l'apprentissage en fournissant des corrections précises et personnalisées aux apprenants.

Linguistique et Modèles de Langue

Aperçu de la Section: Cette section explore les concepts fondamentaux de la linguistique et des modèles de langue, soulignant leur importance dans l'ingénierie des prompts et le développement des capacités conversationnelles des systèmes d'IA.

Linguistique

• La linguistique est l'étude du langage, englobant divers domaines tels que la phonétique, la phonologie, la morphologie, la syntaxe, la sémantique, la pragmatique, la linguistique historique, la sociolinguistique, la linguistique computationnelle et la physiolinguistique.

Ingénierie des Prompts

• La compréhension fine du langage et de ses nuances est essentielle pour créer des prompts efficaces. L'utilisation d'une structure grammaticale universellement reconnue garantit des résultats précis dans les systèmes d'IA.

Fonctionnement des Modèles de Langue

Aperçu de la Section: Cette partie plonge dans le monde fascinant des modèles de langue en expliquant comment ces programmes informatiques apprennent du texte humain pour générer un langage similaire à celui utilisé par les êtres humains.

Compréhension par les Modèles de Langue

• Les modèles de langue sont comme des magiciens numériques capables de comprendre et produire un texte semblable à celui écrit par les humains. Ils apprennent à partir d'une vaste collection de textes écrits tels que livres, articles et sites web pour acquérir une connaissance approfondie sur l'utilisation du langage humain.

Interaction avec les Modèles de Langue

• Les modèles analysent une phrase donnée en examinant l'ordre des mots, leur signification et leur agencement pour ensuite générer une prédiction ou une continuation logique basée sur leur compréhension du langage. Cette capacité leur permet d'engager dans une conversation fluide avec les utilisateurs en fournissant des réponses cohérentes et naturelles.

Histoire des Modèles Linguistiques

Aperçu de la Section: Cette section retrace l'évolution historique des modèles linguistiques depuis les premières expériences jusqu'à l'avènement d'Eliza dans les années 60.

Eliza: Pionnière en IA Conversationnelle

• Eliza fut créée dans les années 60 au MIT par Joseph Weisenbaum pour simuler une conversation avec un être humain en se basant sur le modèle d'un psychothérapeute rogerien. Son utilisation habile du pattern matching lui permettait d'interagir avec les utilisateurs en posant des questions pertinentes pour explorer leurs pensées et émotions.

Impact Révolutionnaire

Développement des Modèles de Langage

Aperçu de la Section: Cette section explore l'évolution des modèles de langage, depuis les premiers pas avec Shudlu jusqu'aux avancées récentes avec GPT-3 et au-delà.

Évolution des Modèles de Langage

• Les débuts modestes avec Shudlu ont jeté les bases pour la compréhension du langage par les machines.

• L'avènement de GPT (Generative Pre-trained Transformer) en 2018 a marqué un tournant majeur dans le domaine des modèles de langage.

• L'arrivée de GPT-3 a impressionné le monde par sa capacité inégalée à comprendre, répondre et générer du contenu écrit.

Ingénierie des Prompts

Aperçu de la Section: Cette partie met en lumière l'importance d'une approche efficace dans la conception des prompts pour interagir avec les modèles de langage.

Approche en Ingénierie des Prompts

• L'analogie entre l'ingénierie des prompts et la formulation de requêtes efficaces sur Google est soulignée.

Utilisation Pratique du Chat GPT

Aperçu de la Section: Cette section guide sur l'utilisation pratique du Chat GPT pour interagir avec le modèle.

Utilisation du Chat GPT

• Création d'un nouveau chat et interaction avec le modèle GPT for.

• Exemple d'interaction en posant des questions et construisant sur la conversation précédente.

Gestion des Tokens

Aperçu de la Section: La gestion des tokens est abordée, expliquant leur rôle dans l'utilisation efficace du Chat GPT.

Explication sur les Tokens

• Les tokens sont essentiels pour traiter le texte; leur utilisation est facturée selon une certaine quantité.

Pratiques exemplaires

Aperçu de la section: Les pratiques exemplaires en matière d'ingénierie de prompts sont discutées, mettant en lumière la complexité sous-jacente souvent mal comprise.

Meilleures pratiques pour écrire un prompt

• Considérer l'adoption d'une persona et spécifier le format pour éviter les réponses biaisées.

• Écrire des instructions claires et détaillées dans les requêtes pour obtenir des résultats précis.

• Limiter la portée des sujets longs pour des réponses plus ciblées et efficaces.

Exemples de prompts clairs

Aperçu de la section: Des exemples concrets illustrent l'importance de formuler des prompts précis pour obtenir les résultats souhaités.

Exemples de prompts améliorés

• Illustration d'un prompt vague par rapport à un prompt spécifique, montrant l'impact sur les résultats.

• Demander une explication détaillée du code généré pour favoriser la compréhension plutôt que la simple reproduction.

Optimisation des résumés

Aperçu de la section: L'importance de fournir des instructions claires et spécifiques pour obtenir des résumés pertinents est soulignée.

Amélioration des résumés

• Exiger des points saillants concis dans un format spécifique pour éviter les résumés excessivement longs.

• Préciser le format attendu du résumé, comme les points en liste à puces, pour obtenir une réponse adaptée à vos besoins.

Adoption d'une persona dans l'ingénierie de prompts

Aperçu de la section: L'utilisation d'une persona lors de l'écriture de prompts peut garantir une sortie adaptée aux besoins du public cible.

Utilisation efficace d'une persona

Développement de Poèmes avec Chat GPT

Dans cette section, l'orateur explore la création de poèmes en utilisant Chat GPT. Il discute des différentes approches pour améliorer la qualité des poèmes générés.

Écriture d'un Poème avec un Personnage Défini

• L'orateur décide d'écrire un poème en se mettant dans la peau d'un personnage nommé Helena, une écrivaine talentueuse de 25 ans.

Création d'un Poème pour une Soeur

• Helena est chargée d'écrire un poème pour célébrer la remise de diplôme de sa jeune sœur de 18 ans.

Qualité du Poème Généré

• Le nouveau poème est plus affectueux et personnalisé, montrant une amélioration significative par rapport au premier essai.

• Si le style de Rupi Kaur est bien intégré par Helena, il devient difficile de distinguer si le poème a été écrit par Chat GPT ou Helena.

Techniques Avancées en Prompting

Cette partie aborde les bonnes pratiques et techniques avancées en matière de prompting avec Chat GPT.

Utilisation des Formats Spécifiques

• Limiter les mots dans les prompts peut améliorer la qualité des réponses générées.

Types de Prompting: Zero-shot et Few-shot

• Le zero-shot prompting exploite la compréhension préalable du modèle sans entraînement supplémentaire.

• Le few-shot prompting consiste à fournir quelques exemples pour enrichir le modèle sans nécessiter un nouvel entraînement complet.

Hallucinations AI

Exploration des hallucinations AI, phénomène où les modèles peuvent produire des résultats inattendus lorsqu'ils interprètent mal les données.

Exemple: Google Deep Dream

AI Hallucinations

Cette section aborde les hallucinations de l'IA, expliquant comment elles se produisent et leur utilité pour comprendre le fonctionnement des modèles d'IA.

Les Hallucinations de l'IA

• Les hallucinations de l'IA sont dues à des interprétations erronées des données .

• Les modèles d'IA sont formés sur une grande quantité de données, ce qui peut conduire à des connexions créatives et à des hallucinations .

• Ces hallucinations offrent un aperçu du processus de pensée des modèles d'IA .

Text Embedding et Vecteurs

Cette partie explore le concept de text embedding et de vecteurs dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP).

Text Embedding et Vecteurs

• Le text embedding est une technique populaire en informatique pour représenter les informations textuelles de manière algorithmiquement traitable .

• Il s'agit de convertir un texte en un vecteur haute dimension capturant son information sémantique .

• Les embeddings permettent de trouver des mots similaires dans un corpus en comparant les vecteurs .

Création d'un Text Embedding avec OpenAI API

Découvrez comment créer votre propre text embedding en utilisant l'API OpenAI.

Création d'un Text Embedding

• Utilisez l'API OpenAI pour générer votre propre text embedding .

• L'objet envoyé doit inclure le modèle et le texte à transformer en embedding .